NVIDIAお使いのブラウザーは対応していません。お使いのウェブブラウザーはこのウェブサイトでは対応していません。いくつかの機能が正常に動作しない可能性がございます。アップグレートいただくか下記のブラウザーのどれかをインストールください。2016NVIDIAは、本日、自律走行のリードをシフトアップしました。2016のプレス・イベントで、NVIDIAは、自動車自身が周囲を認識し、安全な経路で自ら走行できるようにする人工知能テクノロジを発表したのです。2は自動車用のスーパーコンピューティング・プラットフォームで、ディープラーニングの演算を1秒あたり24兆回も行うことができます。2のパフォーマンスはその10倍に達しています。Proなら150台分に相当します。大きさはお弁当箱程度。ほかの自律走行技術では、中型セダンのトランクが満杯になってしまいます。今回の講演の冒頭、フアンは、次のように述べています。「自律走行の自動車で社会は一変するでしょう。NVIDIAは、自律走行車の実現を可能にしたいと考えているわけです。2を採用したとフアンは発表しました。2テクノロジを搭載し、顧客にリースするとしています。2テクノロジにより、この車は、ボルボの本社があるイェーテボリ周辺の道路では自動運転、その他の地域では半自動運転で走行する予定です。2では、たくさんのセンサを使い、自動車全周の映像を取得することができます。「バックミラーなど、もう時代遅れなのです」とフアンは指摘しました。運転しないことで安全に運転するほんの少し前まで、自動車に使うテクノロジとして安全性に疑問があると専門家から疑問の声が上がっていました。いまでは、交通事故による死者をなくすために自律型ビークルを投入するとボルボが計画するなど、状況は180度転換しました。人間の運転より自動運転のほうがずっと安全かもしれないのです。自動車事故は、その93%が人為的ミスによって起きているとされており、その死者は年間130万人にのぼります。米国ティーンエージャーの死亡原因の1位は、携帯でメッセージを打ちながらの運転です(飲酒運転より多い)。生産性の問題もあります。Reportによると、米国人が渋滞で無駄にしている時間は年間55億時間、金額換算で1210億ドルに達するそうです。道路の利用効率低下は、インフラストラクチャ投資という形でさらに多額の無駄を生みます。路上に出るディープラーニングコンピュータビジョンによる自律走行も、問題をある程度は解決してくれます。出てくるペット、急に曲がる車、たたきつけるような雨、道路工事の作業員など、運転者が対応しなければならないことは無限にあり、そのすべてに対応するプログラムを開発するのはとても無理です。このような課題に対処できるのが、NVIDIAのテクノロジが可能にしたディープラーニングです。ディープ・ニューラル・ネットワークをクラウドのスーパーコンピュータに置いて十分にトレーニングすれば、何万時間にもわたる路上走行の経験を取り込むことができるのです。複数の自動車メーカがNVIDIAのディープラーニング・テクノロジを導入し、他の技術に比べて30倍から40倍という高速でネットワークのトレーニングをしているとフアンは報告しました。NetworksやZMPといったスタートアップ企業もです。アウディでは、他社のソリューションで2年かかったトレーニングを4時間ですますことができたそうです。DIGITSを挙げるべきでしょう。このスーパーコンピュータを使えば、デジタルのニューラル・ネットワークを路上で収集したデータに触れさせ、トレーニングすることができます。DriveWorksです。センサ・データ・ストリームの処理までを行うことができます。フアンは、コンピュータには不可能だと言われていた画像認識などのタスクで人間以上の成績を収められるマシンが登場しつつあることも、今回、指摘しました。ディープラーニングでトレーニングしたシステムなら、画像の分類を96%以上と、人間を超える精度で行えたりするのです。今回のイベントでは、自律型ビークルにディープラーニングをどう応用するのかを取りあげました。この説明に使ったのが一連のデモです。2がLIDARやレーダ、カメラ、超音波センサなどの各種センサをコントロールし、リアルタイムに周囲の世界を理解して、安全かつ効率的な走行経路を判断するという3ステップを示したのです。世界最大のインフォテインメント・システム巨大なNVIDIAのセンサ・フュージョン・デモデモの見せ場は、世界最大のインフォテインメント・システムとフアンが呼ぶものです。それなりに大きい寝室くらいの壁に横長のスクリーンと縦長のスクリーンがひとつずつ取り付けられたシステムです。大きなスクリーンもあって、そちらには運転している人が目にするシーンが表示されます。横長のデモ用スクリーンには、ディープラーニングとセンサ・フュージョンにより、車にはそのシーンがどう「見える」のか、各種センサからの情報をリアルタイムにどうまとめているのかが表示されます。右側の縦長スクリーンには、詳しい地図と車の走行経路が示されます。このデモを見れば、今週、運転の未来についていろいろなことが聞けるのだろうと期待がいやが上にも高まるはずです。